Методы искусственного интеллекта — особенности каждого подхода

Искусственный интеллект — это метод, с помощью которого машина может стать разумной и мыслить как человек. Главная задача ИИ — создать человеческий разум. Достигается это путём изучения или анализа модели человеческого мозга. На основе этих исследований осуществляется разработка программного обеспечения для машин.

По сути ИИ — это программа с набором алгоритмов (кодов, баз знаний), которая может обучаться. Принцип работы искусственного интеллекта схож с работой любой другой компьютерной программы -— принятие данных, это может быть например: просто речь, текст или изображение, их анализ и выдача результата. От обычной программы ИИ отличается структурой — искусственная нейросеть, после её создания программистом на компьютере, проходит стадию обучения. Искусственный интеллект включает в себя не только IT-технологии, но и другие науки, например: математику, биологию, психологию, кибернетику.

Сами методы искусственного интеллекта также классифицируются по разным признакам.

Метод машинного обучения считается направлением искусственного интеллекта и информатики, в котором используются данные и алгоритмы, чтобы имитировать человеческое обучение. При использовании этого подхода ИИ не требуется записывать все правила. Нужно создавать систему, которая способна сама учиться и совершенствоваться, выводить внутренние правила после изучения большого количества примеров без специального программирования. Этот вид ИИ хорошо может генерировать, управлять и хранить больше данных.

Рост алгоритма ИИ машинного обучения связан с возросшим потоком данных. Кроме этого, встаёт вопрос — что именно изучается на основе этих данных? Поэтому, при машинном обучении важен тип используемой модели, который может определить — как работает и на какой основе обучается ваш искусственный интеллект?

Есть два метода ИИ машинного обучения:

Глубинное обучение — подраздел ИИ машинного обучения, в нём обработка полученных данных производится на основе искусственных нейросетей. Данный вид искусственного интеллекта подходит для создания виртуальных помощников и автоматических переводчиков.

Плюс модели глубинного обучения в том, что система сама найдёт способ, как извлечь больше полезной информации из входящих данных. Алгоритм ИИ просто настраивает программу на решение задач с помощью имеющихся данных.

Одна из форм глубокого обучения ИИ — теневая. Это упрощённый вариант искусственного интеллекта, так как там поиск данных осуществляется после того, как их обработает оператор и внесёт в базу.

Методы, которые входят в эту группу ИИ, применяют «коллективный интеллект». Данные системы используют, когда нужно сделать анализ большого количества информации о компании, а простые модели с этим не могут хорошо справиться или им на это требуется много времени.

Подход ИИ, который используется в экспертных системах, от простого поиска данных отличается наличием в программе компьютера способа интегрировать даже сложные данные, а не только распознавать информацию по определённым критериям. Кроме этого, такие системы ИИ должны обладать повышенной продуманностью ввода данных, так как исходную информацию нужно заносить максимально точно.

Работа по созданию базы знаний для экспертной модели искусственного интеллекта трудоёмкая и сложная:

Эти методы ИИ используются при:

Экспертные модели хотя и не способны заменить человека, но в то же время могут упростить разработку решений.

Нейронные сети — самообучающиеся компьютерные программы, которые могут хорошо решать задачи по распознаванию речи человека или образов. НС работают наподобие нервной системы человека. При их создании однотипные данные пропускаются через структуру нейронных сетей, затем программисты фиксируют результат и просто отсеивают факторы, которые его могут ухудшить.

Есть ряд основных типов нейросетей ИИ, например:

Генетические алгоритмы — форма нейронных сетей, способная к самостоятельному обучению. Принцип работы данного ИИ заключается в том, что задача делится на набор параметров, которые следует использовать последовательно к ситуации компании. Удачные новые результаты применяются для вычислений, а неудачные откидываются.

Хотя генетический алгоритм не гарантирует точности в решении, но зато с помощью этого метода ИИ можно найти локальный максимум функций, что подходит для нечётких функций, которые лучше исследовать экспериментально.

С помощью использования ИИ фреймового подхода можно производить выбор при наличии множества значений, которые невозможно просчитать другими вариантами. Этот метод ИИ применяется, чтобы извлечь закономерности из избыточной информации, на основании этого принять решение о необходимости применять другие вычисления.

Фреймы — ячейки таблицы, в которой содержатся элементы описывающие окружающую среду. Из них можно создавать логические цепочки, помогающие быстро найти новое решение.

То есть, в технологиях фрейма используется принцип человеческой психики, что позволяет создавать логические заключения и больше новых предположений.

Семантические сети ИИ — эта модель зародилась ещё в годы ранней стадии развития компьютерной технологии. Она описывает набор сущностей и связей между ними, всё это изображается в виде графа. СС дают информацию и могут её интерпретировать. Программа использует правило формальной логики. Связи бывают разных типов, например: является, является часть, содержит и т.д.

Работу по созданию ИИ семантических сетей нужно начинать с описания схемы данных (класс объектов, связи между ними), затем следует задать конкретные объекты, которые отвечают этим связям.

Мягкие вычисления — компьютерная методология сложной структуры, в основе которой лежит нечёткая логика, нейрокомпьютинг, вероятные вычисления. Принцип метода МВ — проведение учёта неточностей, неопределённостей или частичной истины, чтобы добиться поставленных целей.

Нечёткая логика, теория нечётких множеств и рассуждений — составные части мягких вычислений. Эти понятия близки между собой и тесно связаны. Они относятся к высокой степени работы центральной нервной системы человека, в отличие от искусственных нейронных сетей. Методы ИИ нечёткой логики применяются в системе управления объектами или в экспертной методике.

Отслеживается связь нечёткой логики при анализе процессов и явлений, на основании точной оценки принимается решение. НЛ способствует грамотному решению проблемы, при её использовании в контроле или анализе информации. В процессе подключается человеческая интуиция и опыт оператора компании.

Недостатки ИИ нечёткой логики:

В методах ИИ данной группы рассматривается коллективный искусственный интеллект. Многоагентная система включает в себя агентов и среду. Агентами могут стать роботы, человек или даже группа людей. Принцип действия многоагентной модели ИИ в том, что задача делится на части, которые распределяются между агентами. Кроме этого, в МАС даже можно создать канал передачи знаний.

Чаще этот метод ИИ узкой направленности. Эволюционное моделирование применяется, когда поисковое пространство большое, сложноустроенное. То есть, простые программы на компьютере не способны решить данную проблему. Например, робот-медработник, там применяется алгоритм искусственного интеллекта с медицинской спецификой. Эта методика используется с группой нечётной логики или экспертной.

В последние годы искусственный интеллект на стадии подъема, он постепенно внедряется в разные сферы нашей жизни. Это важно для развития компании — оптимизация рабочих процессов, повышение эффективности и увеличение прибыли. ИИ — это обширная тема, он содержит много задач и методов, разные науки, может обучаться. Поэтому, как и в других технологиях, не стоит использовать один алгоритм ИИ для решения всех задач. Каждый метод искусственного интеллекта работает на решение своих проблем и задач.

Из нашей статьи вы узнали — что такое искусственный интеллект, как он работает, как классифицируется и какие перспективы его развития в ближайшие годы в России. Надеемся, что статья будет вам полезна.